Este documento describe las redes neuronales, incluyendo su estructura, historia, objetivos y aplicaciones. Explica que las redes neuronales imitan el funcionamiento del cerebro mediante la interconexión de neuronas en una red que colabora para producir un estímulo de salida. Señala que las redes neuronales pueden aprender, adaptarse a condiciones cambiantes y predecir resultados mediante el análisis de grandes conjuntos de datos.
En mi opinion es un gran avance que se quiera encontrar una imitacion del funcionamiento del cerebro ya que esto podria servir mucho para formar nuevos robot que sean mas parecidos a nosotros para asi tener una ayuda para el mundo en especal en los lugares de trabajo
Introducción a las Redes Neuronales ArtificialesBiblioteca EPM
Las Redes Neuronales aparecieron de la mano de la Inteligencia
Artificial en sus inicios como:
• Sistemas formales de reglas y manipulación simbólica.
• Rama más conocida de la Inteligencia Artificial.
Las Redes Neuronales aparecieron en la Inteligencia
Computacional (Softcomputing) como:
• Sistemas Inspirados en las redes neuronales
biológicas.
• Métodos Inductivos: aprendizaje a partir de ejemplos.
Ambas tratan de resolver problemas no algorítmicos a partir de la
experiencia almacenada como conocimiento.
En mi opinion es un gran avance que se quiera encontrar una imitacion del funcionamiento del cerebro ya que esto podria servir mucho para formar nuevos robot que sean mas parecidos a nosotros para asi tener una ayuda para el mundo en especal en los lugares de trabajo
Introducción a las Redes Neuronales ArtificialesBiblioteca EPM
Las Redes Neuronales aparecieron de la mano de la Inteligencia
Artificial en sus inicios como:
• Sistemas formales de reglas y manipulación simbólica.
• Rama más conocida de la Inteligencia Artificial.
Las Redes Neuronales aparecieron en la Inteligencia
Computacional (Softcomputing) como:
• Sistemas Inspirados en las redes neuronales
biológicas.
• Métodos Inductivos: aprendizaje a partir de ejemplos.
Ambas tratan de resolver problemas no algorítmicos a partir de la
experiencia almacenada como conocimiento.
Succession “Losers”: What Happens to Executives Passed Over for the CEO Job?
By David F. Larcker, Stephen A. Miles, and Brian Tayan
Stanford Closer Look Series
Overview:
Shareholders pay considerable attention to the choice of executive selected as the new CEO whenever a change in leadership takes place. However, without an inside look at the leading candidates to assume the CEO role, it is difficult for shareholders to tell whether the board has made the correct choice. In this Closer Look, we examine CEO succession events among the largest 100 companies over a ten-year period to determine what happens to the executives who were not selected (i.e., the “succession losers”) and how they perform relative to those who were selected (the “succession winners”).
We ask:
• Are the executives selected for the CEO role really better than those passed over?
• What are the implications for understanding the labor market for executive talent?
• Are differences in performance due to operating conditions or quality of available talent?
• Are boards better at identifying CEO talent than other research generally suggests?
: La neurona es la unidad fundamental del sistema nervioso y en particular del cerebro. Cada neurona es una simple unidad procesadora que recibe y combina señales desde y hacia otras neuronas. Si la combinación de entradas es suficientemente fuerte la salida de la neurona se activa.
Las capacidades sociomotrices son las que hacen posible que el individuo se pueda desenvolver socialmente de acuerdo a la actuación motriz propias de cada edad evolutiva del individuo; Martha Castañer las clasifica en: Interacción y comunicación, introyección, emoción y expresión, creatividad e imaginación.
Instrucciones del procedimiento para la oferta y la gestión conjunta del proceso de admisión a los centros públicos de primer ciclo de educación infantil de Pamplona para el curso 2024-2025.
ROMPECABEZAS DE ECUACIONES DE PRIMER GRADO OLIMPIADA DE PARÍS 2024. Por JAVIE...JAVIER SOLIS NOYOLA
El Mtro. JAVIER SOLIS NOYOLA crea y desarrolla el “ROMPECABEZAS DE ECUACIONES DE 1ER. GRADO OLIMPIADA DE PARÍS 2024”. Esta actividad de aprendizaje propone retos de cálculo algebraico mediante ecuaciones de 1er. grado, y viso-espacialidad, lo cual dará la oportunidad de formar un rompecabezas. La intención didáctica de esta actividad de aprendizaje es, promover los pensamientos lógicos (convergente) y creativo (divergente o lateral), mediante modelos mentales de: atención, memoria, imaginación, percepción (Geométrica y conceptual), perspicacia, inferencia, viso-espacialidad. Esta actividad de aprendizaje es de enfoques lúdico y transversal, ya que integra diversas áreas del conocimiento, entre ellas: matemático, artístico, lenguaje, historia, y las neurociencias.
ROMPECABEZAS DE ECUACIONES DE PRIMER GRADO OLIMPIADA DE PARÍS 2024. Por JAVIE...
Redes Neuronales
1. INGENIERÍA EN SISTEMAS COMPUTACIONALES Presenta: Elian García Marín Inteligencia Artificial Tema: REDES NEURONALES. INSTITUTO TECNOLÓGICO SUPERIOR DE LIBRES
2. LA NEURONA El tejido nervioso es el más diferenciado del organismo y está constituido por células nerviosas. Estas se denominan neuronas, que son la unidad funcional del sistema nervioso. Se estima que en cada milímetro del cerebro hay cerca de 50.000 neuronas. El cuerpo de la neurona contiene el núcleo. Que se encarga de todas las actividades metabólicas de la misma y recibe la información de otras vecinas a través de las conexiones sinápticas.
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6. VENTAJAS Aprendizaje : Las RN tienen la habilidad de aprender mediante una etapa. Esta consiste en proporcionar a la RN datos como entrada a su vez que se le indica cuál es la salida (respuesta) esperada. Auto organización : Una RN crea su propia representación de la información en su interior, descargando al usuario de esto. Tolerancia a fallos : Debido a que una RN almacena la información de forma redundante, ésta puede seguir respondiendo de manera aceptable aun si se daña parcialmente. Flexibilidad : Una RN puede manejar cambios no importantes en la información de entrada, como señales con ruido u otros cambios en la entrada.
7. APLICACIONES Asimismo se han utilizado para encontrar patrones de fraude económico, hacer predicciones en el mercado financiero, hacer predicciones de tiempo atmosférico, etc. Las características de las RN las hacen bastante apropiadas para aplicaciones como son: problemas de clasificación y reconocimiento de patrones de voz, imágenes, señales, etc. También se pueden utilizar cuando no existen modelos matemáticos precisos o algoritmos con complejidad razonable
8. CONCLUSIÓN . Hoy en día se continúa estudiando en ésta misma línea, con resultados sorprendentes, existen maneras de realizar procesos similares a los inteligentes y que podemos encuadrar dentro de la llamada Inteligencia Artificial (IA).
